提示工程指南

核心定位

• 目标：系统性梳理提示工程（Prompt Engineering）的理论与实践，帮助用户掌握大语言模型（LLM）的交互技巧，提升输出质量与效率。
• 适用人群：
  • 开发者：设计高效提示词，优化模型在代码生成、客服问答等场景的表现。
  • 研究人员：探索模型能力边界，设计复杂任务（如数学推理、多轮对话）。
  • 企业用户：构建安全可控的 AI 工作流，避免生成偏见或敏感内容。
  • 教育工作者：将提示工程纳入课程，培养学生 AI 素养。

核心内容模块

1. 定义与价值

• 定义：提示工程是通过设计、优化输入指令（Prompt），引导 LLM 完成特定任务的方法论。
• 核心价值：
  • 降低技术门槛：无需微调模型，通过提示词实现功能扩展。
  • 提升输出质量：减少 “幻觉”、逻辑错误，增强专业性（如法律文书生成）。
  • 安全性增强：通过 “内容过滤提示词” 规避敏感信息。

2. 关键技术

3. 学习资源

• 官方指南：
  • 提示工程中文手册（含案例与参数调优技巧）。
• 社区与工具：
  • Hugging Face 提示词库（超 20 万条公开提示词）。
  • GitHub 开源项目（含代码示例与数据集）。

实践建议

1. 提示词设计原则

明确目标：避免模糊指令（如 “写一篇文章” → “写一篇 500 字关于 AI 伦理的博客文章”）。

2. 工具推荐

3. 企业应用注意事项

• 数据隐私：避免在提示词中暴露敏感信息（如客户数据）。
• 合规性：通过系统提示词约束模型输出范围（如 “所有回答需符合中国法律法规”）。
• 监控与反馈：结合日志分析优化提示词，建立快速响应机制。